Egy másik kritikus hibaforrás a hozammérők kalkulálása. A hozammérő rendszerek pontossága nem magától értetődő, mert az érzékelők nem közvetlenül súlyt érzékelnek, hanem fizikai behatásokat mérnek, amelyeket matematikai algoritmusok váltanak át tömeggé. Ahhoz, hogy a hozamtérképünk hiteles legyen, a kalibráció során több kritikus szempontot is figyelembe kell venni, melyek közül a terményfajta az egyik legmeghatározóbb tényező.
Mivel a szenzor az ütközési energiát méri, a könnyebb szemű terményeknél (pl. zab, napraforgó) teljesen más kalibrációs görbére van szükség, mint a nehéz szeműeknél (pl. kukorica).
Fotó: Alicja, Pixabay
A szemek alakja is befolyásolja a röppályát és az ütközési felületet, valamint a nedvességtartalom is befolyásolja az adatokat. A nedvesebb szem nehezebb, de más a rugalmassága is. Ha a táblán belül foltokban változik a nedvesség, a hozammérőnek ezt folyamatosan kompenzálnia kell a beépített nedvességmérő adatai alapján.
Mi történik, ha elmarad a kalibráció?
Ha a terményfajta váltásakor elmarad a kalibrálás, a hozamtérkép gyakorlatilag értékelhetetlen lesz. Előfordulhat 10-20 %-os mérési hiba is, ami teljesen fals képet ad a tábla jövedelmezőségéről. A „digitális takarítás” során a szoftverek ugyan képesek bizonyos mértékig utólag korrigálni az adatokat a leadott összmennyiség alapján, de a táblán belüli pontos eloszlást csak a helyszíni, terményspecifikus kalibráció garantálja. Utólagosan a hozammérő nem megfelelő kalibrálásáról az irreálisan kis vagy nagy hozamadatok árulkodnak, vagy ha több kombájn dolgozott ugyanazon a területen, és az egyiknek nagyságrendekkel eltérő adatai keletkeztek, akkor valószínűsíthető, hogy a hozammérője el volt kalibrálva. Ekkor kell rájönnie az adattisztítónak, hogy melyiknek tér el rosszul és milyen mértékkel kell az adatait korrigálni.
Gazdasági hatások és a precíziós jövő
A hozamadatok tisztításának gazdasági súlya hatalmas. Gondoljunk bele: a tiszta adatok alapján kijelölt kezelési zónák határozzák meg, hová mennyi drága inputanyag kerüljön. Ha a térképünk hibás, akkor a legdrágább technológiát használva is rossz helyre juttatjuk ki az anyagot. Egy jól megtisztított, több évet felölelő adatsor segítségével azonban a gazda képes azonosítani azokat a területeket, amelyek minden évben stabilan teljesítenek, és azokat is, amelyekbe felesleges extra pénzt fektetni, mert a talaj adottságai limitáltak.
A tisztítási folyamat során statisztikai szűrőket alkalmazunk, amelyek eltávolítják az irreális értékeket. Ezeket a kiugró értékeket könyörtelenül ki kell iktatni, mert torzítják az átlagot. Ugyanez igaz azokra a pontokra is, ahol a GPS jel árnyékolás vagy technikai hiba miatt pontatlanná vált. A tiszta adathalmazból végül egy simított felület jön létre, amely már hűen tükrözi a tábla termőképességét.
Összességében tehát elmondható, hogy a digitális takarítás a precíziós mezőgazdaság láthatatlan, de nélkülözhetetlen pillére. Adatainkat is rendbe kell tennünk a döntéshozatal előtt, ugyan úgy, mint gépeinket a munka előtt. A hozamadatból csak a tisztítás és a finomítás után válik belőle valódi kincs, amely aranyat ér a gazdálkodó zsebében. A jövő sikeres gazdájának nemcsak a földjét, hanem az adatait is rendben kell tartania, mert csak így kaphat hiteles információt, mely alapján döntéseit meghozhatja.
Bidnay Petra
Forrás: nmsp.cals.cornell.edu
